16.S: Мультиплексні мережі (резюме)

Last updated
Save as PDF

Page ID: 67394

\( \newcommand{\vecs}[1]{\overset { \scriptstyle \rightharpoonup} {\mathbf{#1}} } \) \( \newcommand{\vecd}[1]{\overset{-\!-\!\rightharpoonup}{\vphantom{a}\smash {#1}}} \)\(\newcommand{\id}{\mathrm{id}}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\) \( \newcommand{\range}{\mathrm{range}\,}\) \( \newcommand{\RealPart}{\mathrm{Re}}\) \( \newcommand{\ImaginaryPart}{\mathrm{Im}}\) \( \newcommand{\Argument}{\mathrm{Arg}}\) \( \newcommand{\norm}[1]{\| #1 \|}\) \( \newcommand{\inner}[2]{\langle #1, #2 \rangle}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \(\newcommand{\id}{\mathrm{id}}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\) \( \newcommand{\range}{\mathrm{range}\,}\) \( \newcommand{\RealPart}{\mathrm{Re}}\) \( \newcommand{\ImaginaryPart}{\mathrm{Im}}\) \( \newcommand{\Argument}{\mathrm{Arg}}\) \( \newcommand{\norm}[1]{\| #1 \|}\) \( \newcommand{\inner}[2]{\langle #1, #2 \rangle}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\)

Актори у видах мереж, які вивчають соціологи, дуже часто пов'язані одночасно більш ніж одним типом зв'язків. Тобто відносини між будь-якими двома акторами можуть бути мультиплексними. У цьому розділі ми представили декілька інструментів, які зазвичай використовуються, щоб допомогти зрозуміти складні шаблони вбудовування, які можуть виникнути, коли одночасно працює більше одного виду краватки.

Мультиплексні дані зазвичай зберігаються в структурі даних матриць вузлів за вузлом, які «складені» як «зрізи» в одному файлі. Зазвичай ці структури містять фрагменти, які вимірюють різні відносини (наприклад, гроші, інформація). Однак одна і та ж структура даних може бути ефективно використана для зберігання та роботи з декількома фрагментами, які показують стан однієї мережі в кілька моментів часу, або ж мережі, як сприймаються різними спостерігачами, вбудованими в неї (когнітивні соціальні структури, або CSS). Компактний спосіб зберігання інформації про декілька видів відносин між суб'єктами в одній матриці, багатозначній матриці, використовує число для відображення якісного типу відносин, який існує між двома суб'єктами (наприклад, ні, гроші, лише інформація, інформація та гроші; або взаємовиключні «множинні» вибір» типів на кшталт: родич, сусід, колега).

При відносно невеликих мережах і відносно невеликих числах відносин можуть бути підготовлені графіки, які показують союзи і перетину множинних видів відносин, або «оживляють» зміни з плином часу в мережевій структурі.

Зазвичай інформація про декілька видів відносин між суб'єктами індексується шляхом зменшення множинних зв'язків до єдиного кількісного значення, яке представляє собою резюме по окремих відносинам (наприклад, середня сила зв'язки, максимум, мінімум). Крім того, інформація про різні види зв'язків може бути об'єднана в більш складні типології за допомогою логічних відносин і «рольової алгебри». Також було обговорено спеціальний набір інструментів для роботи з унікальними особливостями даних CSS.

Багато досліджень соціальних мереж уникають складності мультиплексних даних, зосереджуючись на одному відношенні або маючи справу з декількома відносинами окремо. У цьому є хороша частка чесноти, бо мультиплексний аналіз може бути досить вимогливим (принаймні є багато правдоподібних способів наближення до будь-якої багатореляційної проблеми). Тим не менш, в деяких випадках залучення повної складності мультиплексних даних має пару величезних прибутків. Наше розуміння структур спорідненості та наше розуміння позицій національних держав у світовій системі значно посилилися завдяки індексації відносин позицій акторів, заснованих на багаторазових і одночасних зв'язках.